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关于@property装饰器
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在Python中我们使用@property装饰器来把对函数的调用伪装成对属性的访问。
那么为什么要这样做呢？因为@property让我们将自定义的代码同变量的访问/设定联系在了一起，同时为你的类保持一个简单的访问属性的接口。
举个栗子，假如我们有一个需要表示电影的类：
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class Movie(object):
def __init__(self, title, description, score, ticket):
self.title = title
self.description = description
self.score = scroe
self.ticket = ticket
你开始在项目的其他地方使用这个类，但是之后你意识到：如果不小心给电影打了负分怎么办？你觉得这是错误的行为，希望Movie类可以阻止这个错误。 你首先想到的办法是将Movie类修改为这样：
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class Movie(object):
def __init__(self, title, description, score, ticket):
self.title = title
self.description = description
self.ticket = ticket
if score 0:
raise ValueError("Negative value not allowed:{}".format(score))
self.score = scroe
但这行不通。因为其他部分的代码都是直接通过Movie.score来赋值的。这个新修改的类只会在__init__方法中捕获错误的数据，但对于已经存在的类实例就无能为力了。如果有人试着运行m.scrore= -100，那么谁也没法阻止。那该怎么办？
Python的property解决了这个问题。
我们可以这样做
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class Movie(object):
def __init__(self, title, description, score):
self.title = title
self.description = description
self.score = score
self.ticket = ticket
@property
def score(self):
return self.__score
@score.setter
def score(self, score):
if score 0:
raise ValueError("Negative value not allowed:{}".format(score))
self.__score = score
@score.deleter
def score(self):
raise AttributeError("Can not delete score")
这样在任何地方修改score都会检测它是否小于0。
property的不足
对property来说，最大的缺点就是它们不能重复使用。举个例子，假设你想为ticket字段也添加非负检查。下面是修改过的新类：
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class Movie(object):
def __init__(self, title, description, score, ticket):
self.title = title
self.description = description
self.score = score
self.ticket = ticket
@property
def score(self):
return self.__score
@score.setter
def score(self, score):
if score 0:
raise ValueError("Negative value not allowed:{}".format(score))
self.__score = score
@score.deleter
def score(self):
raise AttributeError("Can not delete score")
@property
def ticket(self):
return self.__ticket
@ticket.setter
def ticket(self, ticket):
if ticket 0:
raise ValueError("Negative value not allowed:{}".format(ticket))
self.__ticket = ticket
@ticket.deleter
def ticket(self):
raise AttributeError("Can not delete ticket")
可以看到代码增加了不少，但重复的逻辑也出现了不少。虽然property可以让类从外部看起来接口整洁漂亮，但是却做不到内部同样整洁漂亮。
描述符登场
什么是描述符？
一般来说，描述符是一个具有绑定行为的对象属性，其属性的访问被描述符协议方法覆写。这些方法是__get__()、__set__()和__delete__()，一个对象中只要包含了这三个方法中的至少一个就称它为描述符。
描述符有什么作用？
The default behavior for attribute access is to get, set, or delete the attribute from an object’s dictionary. For instance, a.x has a lookup chain starting witha.__dict__[‘x’], then type(a).__dict__[‘x’], and continuing through the base classes of type(a) excluding metaclasses. If the looked-up value is an object defining one of the descriptor methods, then Python may override the default behavior and invoke the descriptor method instead. Where this occurs in the precedence chain depends on which descriptor methods were defined.—–摘自官方文档
简单的说描述符会改变一个属性的基本的获取、设置和删除方式。
先看如何用描述符来解决上面 property逻辑重复的问题。
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class Integer(object):
def __init__(self, name):
self.name = name
def __get__(self, instance, owner):
return instance.__dict__[self.name]
def __set__(self, instance, value):
if value 0:
raise ValueError("Negative value not allowed")
instance.__dict__[self.name] = value
class Movie(object):
score = Integer('score')
ticket = Integer('ticket')
因为描述符优先级高并且会改变默认的get、set行为，这样一来，当我们访问或者设置Movie().score的时候都会受到描述符Integer的限制。
不过我们也总不能用下面这样的方式来创建实例。
a = Movie()
a.score = 1
a.ticket = 2
a.title = ‘test’
a.descript = ‘…’
这样太生硬了，所以我们还缺一个构造函数。
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class Integer(object):
def __init__(self, name):
self.name = name
def __get__(self, instance, owner):
if instance is None:
return self
return instance.__dict__[self.name]
def __set__(self, instance, value):
if value 0:
raise ValueError('Negative value not allowed')
instance.__dict__[self.name] = value
class Movie(object):
score = Integer('score')
ticket = Integer('ticket')
def __init__(self, title, description, score, ticket):
self.title = title
self.description = description
self.score = score
self.ticket = ticket
这样在获取、设置和删除score和ticket的时候都会进入Integer的__get__、__set__，从而减少了重复的逻辑。
现在虽然问题得到了解决，但是你可能会好奇这个描述符到底是如何工作的。具体来说，在__init__函数里访问的是自己的self.score和self.ticket，怎么和类属性score和ticket关联起来的？
描述符如何工作
看官方的说明
If an object defines both __get__() and __set__(), it is considered a data descriptor. Descriptors that only define __get__() are called non-data descriptors (they are typically used for methods but other uses are possible).
Data and non-data descriptors differ in how overrides are calculated with respect to entries in an instance’s dictionary. If an instance’s dictionary has an entry with the same name as a data descriptor, the data descriptor takes precedence. If an instance’s dictionary has an entry with the same name as a non-data descriptor, the dictionary entry takes precedence.
The important points to remember are:
descriptors are invoked by the __getattribute__() method
overriding __getattribute__() prevents automatic descriptor calls
object.__getattribute__() and type.__getattribute__() make different calls to __get__().
data descriptors always override instance dictionaries.
non-data descriptors may be overridden by instance dictionaries.
类调用__getattribute__()的时候大概是下面这样子：
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def __getattribute__(self, key):
"Emulate type_getattro() in Objects/typeobject.c"
v = object.__getattribute__(self, key)
if hasattr(v, '__get__'):
return v.__get__(None, self)
return v
下面是摘自国外一篇博客上的内容。
Given a Class “C” and an Instance “c” where “c = C(…)”, calling “c.name” means looking up an Attribute “name” on the Instance “c” like this:
Get the Class from Instance
Call the Class’s special method getattribute__. All objects have a default __getattribute
Inside getattribute
Get the Class’s mro as ClassParents
For each ClassParent in ClassParents
If the Attribute is in the ClassParent’s dict
If is a data descriptor
Return the result from calling the data descriptor’s special method __get__()
Break the for each (do not continue searching the same Attribute any further)
If the Attribute is in Instance’s dict
Return the value as it is (even if the value is a data descriptor)
For each ClassParent in ClassParents
If the Attribute is in the ClassParent’s dict
If is a non-data descriptor
Return the result from calling the non-data descriptor’s special method __get__()
If it is NOT a descriptor
Return the value
If Class has the special method getattr
Return the result from calling the Class’s special method__getattr__.
我对上面的理解是，访问一个实例的属性的时候是先遍历它和它的父类，寻找它们的__dict__里是否有同名的data descriptor如果有，就用这个data descriptor代理该属性，如果没有再寻找该实例自身的__dict__，如果有就返回。任然没有再查找它和它父类里的non-data descriptor，最后查找是否有__getattr__
描述符的应用场景
python的property、classmethod修饰器本身也是一个描述符，甚至普通的函数也是描述符（non-data discriptor）
django model和SQLAlchemy里也有描述符的应用
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class User(db.Model):
id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
username = db.Column(db.String(80), unique=True)
email = db.Column(db.String(120), unique=True)
def __init__(self, username, email):
self.username = username
self.email = email
def __repr__(self):
return 'User %r' % self.username
后记
只有当确实需要在访问属性的时候完成一些额外的处理任务时，才应该使用property。不然代码反而会变得更加啰嗦，而且这样会让程序变慢很多。
这里的QuickSort.count叫做"函数属性function attribute"，
python等动态类型语言所具有的"函数同时是头等对象"的功能.
即代码可以往函数对象上灵活地添加某属性。
def f():
print(f.act)
f.act=123 #定义和添加一个函数对象的属性-函数属性
f() #打印123
之前的快速排序用了一个count属性在记录排序算法的比较次数。属于调试显示，不是排序的核心算法..
处理属性的重要属性和函数
1、特殊属性
__class__：对象所属类的引用（即obj.__class__和type(obj)的作用相同）。Python中的某些特殊方法比如 __getattr__，只在对象的类中寻找，而不在实例中寻找。__dict__：一个映射，存储对象或类的可写属性。__slots__：类可以定义这个属性，限制实例有哪些属性。
2、内置函数
dir([object])：列出对象的大多数属性。getattr(object,name[,default])：从object对象中获取name字符串对应的属性。获取的属性可能来自对象所属的类或超类。hasattr(object,name)：若object对象中存在指定的属性，或者能以某种方式（如继承）通过object对象获取指定的属性，返回True。setattr(object,name,value)：把object对象指定属性的值设为value，前提是object对象能接受那个值。这个函数可能会创建一个新属性，或者覆盖现有的属性。var([object])：返回object对象的__dict__属性。
相关推荐：《Python视频教程》
3、特殊方法
__delattr__(self,name)：只要使用del语句删除属性，就会调用这个方法。__dir__(self)：把对象传给dir函数时调用，列出属性。__getattr__（self,name)：仅当获取指定的属性失败，搜索过obj，Class和超类之后调用。__getattribute__（self,name)：尝试获取指定的属性时总会调用这个方法。不过寻找的属性是特殊属性或特殊方法时除外。为了防止无限递归，__getattribute__方法的实现要使用super().__getattribute__(obj,name)。__setattr__（self,name,value)：尝试设置指定的属性时总会调用这个方法。点号和setattr内置函数会触发这个方法。
相关推荐：
Python中的属性和特性是什么
可以直接用dir()函数，不加参数
或者导入builtins模块，用dir(builtins)来查看
在 python 中，列表变量调用 += 本质上是在执行列表变量的 extend 方法，不会修改变量的引用
def demo(num, num_list):
print("函数内部代码")
# num = num + num
num += num
# num_list.extend(num_list) 由于是调用方法，所以不会修改变量的引用
# 函数执行结束后，外部数据同样会发生变化
num_list += num_list
print(num)
print(num_list)
print("函数代码完成")
gl_num = 9
gl_list = [1, 2, 3]
demo(gl_num, gl_list)
print(gl_num)
print(gl_list)
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运行结果
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可以看出 += 其实是对列表extend方法的调用，如果我们不想改变原有的列表属性，将num_list += num_list代码改变为num_list = num_list + num_list，这样就不改变原有的属性
content是个Response对象的属性 (有点类似变量), 而decode是bytes的一个方法
方法在使用(调用/执行)的时候是需要加括号的, 如果不加括号就会返回这个方法本身(类似函数指针), 而变量/成员字段/属性是不能加括号的(除非它实现了__call__()方法）